参数服务器架构下基于网内计算的分布式模型训练多播路由优化研究.pdf

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摘要

摘要

随着互联网技术的不断发展,数据量呈现指数级增长的状态。大数据促进了

数据并行的分布式模型训练,如何降低大规模分布式模型训练的巨大通信开销

是当前研究的热点。目前,一些工作尝试通过梯度压缩和模型修剪来降低通信成

本。自从出现具有网内计算能力的可编程交换机(如IntelTofino交换机)之后,

一种被称为网内聚合的方法成功降低了参数聚合阶段的通信成本,缓解了集群

的带宽瓶颈。然而参数更新阶段在分布式模型训练中同样重要,而现有

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